OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程【共24课时】

贾志刚金牌讲师讲师评分4.9学员1410976课程31

个人独立开发者,专注图像处理研究多年时间,图书作者,博客作者。精通OpenCV框架多个模块、ImageJ开源框架、图像算法与应用开发技术、特别是在对象检测、识别、OCR、人脸美化等方面有深入研究。...

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

C++语言开发者，OpenCV开发工程师，对人工智能与计算机视觉感兴趣的，在校大学生，研究生

你将会学到：

学习使用OpenCV4**的深度神经网络模块，正确使用模型推理，CPU加速调用，解决实际视觉问题

课程简介：

理解卷积神经网络基本原理，熟练学习OpenCV深度神经网络模块API开发技术，学习加载模型，解析模型输出结果；学习如何把正常的tensorflow对象检测模型转化为OpenCV可以接受的模型，实时人脸检测与识别案例。学习使用OpenCV DNN模块解决实际问题。部分课程代码演示效果如下：

对象检测

车辆与道路分割

风格迁移

图像彩色化

人脸识别：

人脸识别.png

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课程大纲-OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程

1
概述与环境配置OpenCV DNN模块介绍OpenCV开发环境配置学习方法
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2
卷积神经网络原理概述卷积层池化层基本网络结构
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3
加载网络模型与读取各层信息OpenCV DNN模型加载API介绍获取各层类型与名称详细信息
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4
图像分类网络Inception使用实现网络加载与图像分类网络推理解析
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5
读取分类标签文件显示分类读取分类标签文件显示分类
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6
对象检测网络介绍SSD， YOLO， Faster-RCNN对象检测网络概述
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7
SSD对象检测网络加载与执行网络输入与输出结构介绍代码实现
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8
SSD对象检测推理输出解析与显示输出解析与显示
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9
Faster RCNN对象检测模型使用基于COCO数据集的tesnorflow版本Faster RCNN模型使用
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10
YOLOv3对象检测模型推理使用
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11
YOLO输出解析与NMS使用显示1. YOLOv3与YOLO-tiny2. NMS使用
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12
OpenCV DNN配置加速组件IE支持OpenCV DNN加速版本安装与配置
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13
实时SSD对象检测实时视频对象检测
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14
实时人脸检测OpenCV4 DNN实时人脸检测
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15
道路与车辆分割模型介绍与使用道路分割模型
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16
道路与车辆分割模型输出解析与显示输出解析与显示
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[22:02]开始学习
17
图像变换-图像彩色化模型使用着色模型介绍模型使用代码演示
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18
图像变换-实时风格迁移风格迁移模型介绍模型使用代码演示
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19
导入tensorflow对象检测框架模型支持OpenCV4 对 tensorflow对象检测框架的导入支持
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20
案例1-实时性别与年龄预测 -01
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